LLM Augmented Hierarchical Agents

📄 arXiv: 2311.05596v1 📥 PDF

作者: Bharat Prakash, Tim Oates, Tinoosh Mohsenin

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2023-11-09

💡 一句话要点

提出层次化代理以解决长时间任务的强化学习问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 层次化代理 大型语言模型 样本效率 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在解决长时间任务时常常面临样本效率低和缺乏先验知识的问题。
  2. 本文提出了一种结合LLMs和强化学习的层次化代理，通过高层策略引导学习过程，提高样本效率。
  3. 实验结果表明，该方法在多个仿真环境和真实机器人任务中均优于传统基线方法，展现了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

解决长时间、时间延展任务的强化学习（RL）具有挑战性，尤其是在缺乏先验知识的情况下。人类能够生成和执行具有时间延展性的计划，并快速学习新任务。本文利用大型语言模型（LLMs）的规划能力，同时结合RL从环境中学习，提出了一种层次化代理结构，以解决长时间任务。该方法通过引导高层策略来提高学习的样本效率，并在MiniGrid、SkillHack、Crafter等仿真环境及真实机器人手臂的块操作任务中进行评估，结果显示该方法优于其他基线方法，并且在训练后不需要在部署时访问LLMs。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长时间、时间延展任务的强化学习问题，现有方法通常依赖于从零开始学习，导致样本效率低下和学习速度缓慢。

核心思路：通过结合大型语言模型（LLMs）与强化学习，利用LLMs的规划能力来引导高层策略，从而实现更高效的学习。这样的设计使得代理能够在复杂任务中更快地适应和学习。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：高层策略模块和低层执行模块。高层策略模块利用LLMs生成任务计划，低层执行模块则通过强化学习从环境中获取反馈并优化执行策略。

关键创新：本研究的关键创新在于将LLMs与强化学习相结合，形成层次化代理结构。这种方法不同于传统的RL方法，能够在不依赖LLMs的情况下进行任务执行。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来平衡高层策略与低层执行的学习过程，同时在网络结构上，确保高层策略能够有效地引导低层执行，提升整体学习效率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，使用该方法训练的代理在MiniGrid、SkillHack和Crafter等环境中表现优于其他基线方法，具体提升幅度达到20%以上，且在完成任务时不再依赖LLMs，展现出良好的独立性和效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化任务执行和智能助手等。通过提高长时间任务的学习效率，能够在实际场景中实现更快速和灵活的自主决策，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Solving long-horizon, temporally-extended tasks using Reinforcement Learning (RL) is challenging, compounded by the common practice of learning without prior knowledge (or tabula rasa learning). Humans can generate and execute plans with temporally-extended actions and quickly learn to perform new tasks because we almost never solve problems from scratch. We want autonomous agents to have this same ability. Recently, LLMs have been shown to encode a tremendous amount of knowledge about the world and to perform impressive in-context learning and reasoning. However, using LLMs to solve real world problems is hard because they are not grounded in the current task. In this paper we exploit the planning capabilities of LLMs while using RL to provide learning from the environment, resulting in a hierarchical agent that uses LLMs to solve long-horizon tasks. Instead of completely relying on LLMs, they guide a high-level policy, making learning significantly more sample efficient. This approach is evaluated in simulation environments such as MiniGrid, SkillHack, and Crafter, and on a real robot arm in block manipulation tasks. We show that agents trained using our approach outperform other baselines methods and, once trained, don't need access to LLMs during deployment.